인공지능 – DQN, I2A, AGI, Brain Initiative

“인공지능”이라는 단어를 들으면 제일 먼저 떠오르는 그림은 무엇인가? 알파고? 로봇이 통치하는 세상? 매트릭스 속에서 건전지로 바뀐 인간? 아마 10년전만해도 인공지능이라는 단어와 함께 연관 검색어가 될 만한 단어는 “자동화”였을 것이다. 물레방아부터 증기기관까지 근세까지 인류의 목표는 인간의 노동력을 대체할 수 있도록 자연의 힘을 인간의 목적에 맞게 활용하는 것이었다고해도 과언이 아니다. 다만 최근까지의 자동화 시스템은 인간의 “사고”를 복제한 소개 더보기 인공지능 – DQN, I2A, AGI, Brain Initiative[…]

4차 산업혁명이란? – 인공지능의 진짜 구조

요즘 4차 산업혁명이라는 단어가 화두다. 도대체 누가 만들어냈는지는 잘 모르겠지만, 그 단어에서 가장 핵심 키워드는 “인공지능”인 것 같은데, 인공지능 만들어 본 적도 없는 사람들이 너무 뇌피셜을 많이 쓰고 있고, 필자에게 이런게 가능하냐고 물어보는 사람들이 너무 많아졌다. 사실 필자도 아는거 별로 없는데, 아래 게임 인공지능 예제로 한번 필자가 알고 있는 내용들을 정리해보고 싶다.   들어가며 필자도 여느 80년대생 한국 남성들과 마찬가지로 2000년대 초반에 스타크래프트라는 게임에 빠져 살았다. 처음에는 컴퓨터와 1:1로 연습했고, 나중에는 3:1로 연습해서 이기는 수준이 되니 친구들과 함께 팀플레이할 수 있는 수준이 되더라. 그 시절 게임에 들어있던 “인공지능”이 보통의 한국인 게임 유저 1/3명 정도의 능력을 갖추었다는 이야기다. 물론, 컴퓨터에게 꼼수를 쓰면 더 쉽게 소개 더보기 4차 산업혁명이란? – 인공지능의 진짜 구조[…]

4차 산업혁명이란? – “인공지능 시대, 인간을 다시 묻다” 서평

강의 4회차에 빅데이터 활용을 위한 차원 축소 (Dimensionality Reduction)을 설명하면서 Principal Component Analysis (PCA)를 수학 빼고 최대한 직관적으로 가르치려고 노력하는데, 학부 기초 수학 수업인 선형대수학에서 나오는 Eigen vector라는 개념을 이용해 데이터들을 새로운 축에서 재해석하고, 새로운 축들 중 값이 큰 축만 골라내면 거의 손실없이 빅데이터의 특성을 모두 담을 수 있는 작은 데이터 셋을 만들 수 있다는 소개 더보기 4차 산업혁명이란? – “인공지능 시대, 인간을 다시 묻다” 서평[…]

딥러닝(Deep learning)을 R로 구현하기 – Prediction Model

일반에 딥러닝으로 알려져 있는 머신러닝 모델의 가장 기본이 바로 신경망(Neural Network) 모델이다. 다른 글에서 신경망 모델로 Sin(X) 그래프를 추적하는 예제를 하나 풀어봤었는데, 기본적으로 아래처럼 네트워크가 100% 꽉 들어차 있는 Fully Connected Neural Network 모델이 기본형이다. (Deep Neural Network, 일반에는 딥러닝으로 알려져 있다.) 여기서 몇 개의 노드(node)가 사라지는 경우, 또 넣었다 뺐다 하는 경우(Dropout 이라고 한다) 소개 더보기 딥러닝(Deep learning)을 R로 구현하기 – Prediction Model[…]

빅데이터가 금융업에 줄 충격

빅데이터, 보험, 금융업 실리콘 밸리에서 면접 보던 시절에 Fitbit 데이터로 의학 관련 업무를 할려고 하는 스타트업을 본 적이 있다. Fitbit으로 맥박을 추적하면 한 개인의 건강과 생활 습관에 대해서 많은 정보를 얻을 수 있는데, 그걸 제약업체에 넘겨주기 위한 자료 처리를 하는 스타트업이었다. 필자가 워낙 의학 관련 지식이 없어서 솔직히 모르겠다고 대답하고는 더 이상 면접을 못 봤는데, 소개 더보기 빅데이터가 금융업에 줄 충격[…]

데이터 과학자도 인공지능이 대체한다

데이터 사이언스, 데이터 과학자, 인공지능, Prophet 데이터 사이언티스트가 부족하고, 좋은 사람을 찾기도 힘들어서 (그리고 비싸서), 아예 인공지능으로 대체해보려는 움직임이 많이 있다. 가장 많이 발달한 영역은 시계열 (Time-Series) 데이터를 넣으면 향후 예측치를 보여주는 시뮬레이션 모델인데, 정확성이 꽤나 높게 나와서 이제 다른 영역의 데이터 사이언스도 인공지능으로 대체될지도 모른다는 “설레발”들이 입에 오르내리고 있다. 최근에 모 데이터 사이언스 학회에 소개 더보기 데이터 과학자도 인공지능이 대체한다[…]

베이지안 딥러닝이 보여준 인공지능의 한계와 미래

매일 경제 신문에 영국에 있는 인공지능 스타트업 하나와의 인터뷰 기사가 실렸는데 내용이 참 흥미롭다. 알파고에 쓰인 딥러닝 기술이 가진 문제점을 지적하고, 그 문제점을 어떻게 수학적으로 해결하려고 하는지, 그래서 어느 분야에 활용할려고 하는지에 대한 개략적인 내용인데, 솔직히 인터뷰 내용만 보면 아직 사업 모델은 없고, 박사들 여러 명이 모여서 연구만 하고 있는 것 같기는 하다. 그래도 연구 소개 더보기 베이지안 딥러닝이 보여준 인공지능의 한계와 미래[…]

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